本文实例为大家分享了python中的代码行数统计，供大家参考，具体内容如下思路：统计文件中代码的总行数减去空行单行注释以及多行注释功能：1.获取文件内容的总行数2.排除空行单行注释多行注释defcode_statistics(path):##打开这个文件withopen(path,'r',encoding='utf-8')asopenFile:#按列读取fileline=openFile.readlines()#给非代码行一个变量i=0#整个文件里面内容的
系统 2019-09-27 17:51:02 1818
walker经常用到当前时间和相对时间，用来统计程序执行的效率，简单记一下，便于copy。相对时间>>>importtime#相对时间>>>startTime=time.time()>>>'%.2fs'%(time.time()-startTime)'24.51s'格式化当前时间#格式化当前时间>>>time.strftime('%Y-%m-%d%H:%M:%S',time.localtime())'2016-01-0510:34:06'时间戳与时间的转换
系统 2019-09-27 17:50:52 1818
BeautifulSoup基础实战安装：pipinstallbeautifulsoup4常用指令：frombs4importBeautifulSoupasbsimporturllib.requestdata=urllib.request.urlopen("https://www.cnblogs.com/mcq1999/").read().decode("utf-8","ignore")bs1=bs(data)print(bs1.prettify())#格式
系统 2019-09-27 17:50:47 1818
作为Python程序员，应该能够正视Python的优点与缺点。众所周之，Python的运行速度是很慢的，特别是大数据量的运算时，Python会慢得让人难以忍受。对于这种情况，“专业”的解决方案是用上numpy或者opencl。不过有时候为了一点小功能用上这种重型的解决方案很不划算，或者有时候想要实现的操作在numpy里面没有，需要我们自己用C语言来编写。总之，我们使用Python与C++的混合编程能够加快程序热点的运算速度。首先要提醒大家注意的是，在考虑联
系统 2019-09-27 17:50:45 1818
下面是十个Python中很有用的贴士和技巧。其中一些是初学这门语言常常会犯的错误。注意：假设我们都用的是Python31.列表推导式你有一个list：bag=[1,2,3,4,5]现在你想让所有元素翻倍，让它看起来是这个样子：[2,4,6,8,10]大多初学者，根据之前语言的经验会大概这样来做bag=[1,2,3,4,5]foriinrange(len(bag)):bag[i]=bag[i]*2但是有更好的方法：bag=[elem*2foreleminba
系统 2019-09-27 17:50:33 1818
原文链接：https://mp.csdn.net/postedit/98593105有人说，随着AI和大数据的兴起，Python变得越来越强了，它语言简洁、开发效率高、可移植性强，并且可以和其他编程语言（比如C++）轻松无缝衔接Python学习方法Python入门细读！（内附python教程分享）https://edu.csdn.net/topic/python115?utm_source=blog08所以，很多程序员把Python当作第一语言来学习，单在
系统 2019-09-27 17:50:15 1818
1.os.popen运行shell列表命令复制代码代码如下:deftraverseDirByShell(path):forfinos.popen('ls'+path):printf.strip()2.利用glob模块glob.glob(path)返回带目录的文件名.通配符和shell相似.path不能包含shell变量.复制代码代码如下:deftraverseDirByGlob(path):path=os.path.expanduser(path)forf
系统 2019-09-27 17:49:59 1818
表示时间的三种方式在Python中，通常有三种方式表示时间：时间戳，元祖（struct_time）,格式化时间字符串。时间戳(timestamp)：1970年1月1日00:00:00开始按秒计算的偏移量，type（time.time())float类型格式化时间字符串（FormatString）:'1999-12-06'时间元组（stuct_time）：共有9个元素（年月日时分秒，一年中的第几周，一年中第几天等）几种时间格式的转换#结构化时间-->%a%b
系统 2019-09-27 17:49:55 1818
原始数据原始数据大致是这样子的：每条数据中的四个数据分别是当前节点名称，节点描述（指代一些需要的节点属性),源节点（即最顶层节点），父节点（当前节点上一层节点）。datas=[["root","根节点","root",None],["node1","一级节点1","root","root"],["node2","一级节点2","root","root"],["node11","二级节点11","root","node1"],["node12","二级节点1
系统 2019-09-27 17:49:50 1818
理解一个算法最快，最深刻的做法，我觉着可能是自己手动实现，虽然项目中不用自己实现，有已经封装好的算法库，供我们调用，我觉着还是有必要自己亲自实践一下。这里首先说明一下，python这种动态语言，对不熟悉的人可能看着比较别扭，不像java那样参数类型是固定的，所以看着会有些蛋疼。这里环境用的是python2.7。classMessage:#commandMSG_ACCEPTOR_AGREE=0#追随者约定MSG_ACCEPTOR_ACCEPT=1#追随者接受
系统 2019-09-27 17:49:27 1818
